Uji Multikoliniearitas - Uji Asumsi Klasik

Uji Multikoliniearitas - bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen).Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen.Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal.Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen sama dengan nol. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam modeL regresi adalah sebagai berikut:

  • Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak signifikan mempengaruhi variabel dependen.
  • Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen.Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi (umumnya di atas 0.90), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolonieritas. Tidak adanya korelasi yang tinggi antar variabel independen tidak berarti bebas dari Multikoliniearitas. Multikoliniearitas dapat disebabkan karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel independen. 
  • Multikolonieritas dapat juga dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadivariabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variable independen lainnya. 
Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/Tolerance). Nilai cut off yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolonieritas adalah nilai Tolerance < 0.10 atau sama dengan nilai VIF>10 .

Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolinieritas yang masih dapat ditolerir. Sebagai misal nilai tolerance = 0.10 sama dengan tingkat kolonieritas 0.95.Walaupun Multikoliniearitas dapat dideteksi dengan nilai Tolerance danVIF, tetapi kita masih tetap tidak mengetahui variabel-variabel independenmana sajakah yang saling berkorelasi. Berikut ini disajikan cara mendeteksi Multikoliniearitas dengan menganalisis matrik korelasi antar variabel independen dan perhitungan nilai Tolerance dan VIF

Langkah Analisis :

1. Buka file yang akan di uji pada spss atau gunakan contoh file ini crossec.xls


2. Dari menu utama SPSS, pilih menu Analyze, kemudian submenu regression, lalu pilih linear
3. Tampak di layar windows Linear Regression.
4. Pada kotak Dependent isikan variabel INCOME
5. Pada kotak Independent isikan variabel SIZE, EARNS, WEALTH,dan SAVING
6  Pada kotak method, pilih Enter 
7. Untuk menampilkan matrik korelasi dan nilai Tolernace serta VIF
8. Pilih Statistics, dilayar akan muncul tampilan windows Linear Regres­sion 


  
      Aktifkan pilihan Covariance matrix dan Collinierity Diagnosticsj. Tekan continue, dan tekan Ok.Tampilan output SPSS


Melihat hasil besaran korelasi antar variabel independen tampak bahwa hanya variabel EARNS yang mempunyai korelasi cukup tinggi dengan variabel WEALTH dengan tingkat korelasi sebesar - 0.620 atau sekitar 62%. Oleh karena korelasi ini masih di bawah 95%, maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolonieritas yang serius.

Hasil perhitungan nilai Tolerance juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiiiki nilai Tolerance kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95%. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiiiki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi. (Baca  juga Uji Normalitas)

Source : Ghozali, Imam (2007) Aplikasi Analisis Multiivariat dengan Program SPSS

Proquest

Belajar Menulis Skripsi & Tesis